Analisa Sistem Informasi

Transkripsi

1 Analisa Sistem Informasi 1. Analisa masalah 2. Uraian Prosedur/Cross Functional Flowchart 3. Analisa Keluaran 4. Analisa Masukan 5. Analisa Proses : DAD Sistem Berjalan 6. Analisa Data 7. Identifikasi Kebutuhan 1

2 Perancangan Sistem Informasi 1. Rancangan basis data/pemodelan Data : a. CDM (Context Data Model) b. LDM (Logical Data Model) c. Normalisasi d. LDM Normal e. Database Schema f. Spesifikasi basis data 3. Rancangan Proses/Pemodelan Proses (DAD Sistem Usulan) 4. Spesifikasi Proses 5. Rancangan Keluaran 6. Rancangan Masukan 7. Rancangan Layar 2

3 1. Rancangan Basis Data/Pemodelan Data 1. Context Data Model (CDM) Berisikan pemodelan data yang tertuang dalam analisa data beserta relasi yang ada dalam bentuk ERD yang diusulkan Peter P.Chen, CDM hanya memperlihatkan item-item sebagai berikut : - Entiti - Relasi - Kardinalitas M N N Mahaiswa Isi KRS M Pilih Matakuliah 3

4 Pemodelan Data : Entity Relationship Diagram (ERD)/Diagram Hubungan Entitas (DHE) Fungsi : - memodelkan data - melihat data yang akan disimpan Simbol-simbol : : - Entity Set/objek data - Kata benda Contoh : mahasiswa, pelanggan, barang, dan lain-lain : - Relationship/hubungan - Menghubungan entity set - Kata kerja contoh : kerja, ambil, isi, dan lain-lain Atribut : Ciri dari sebuah entity Cardinality : - tingkat hubungan - melihat tingkat hubungan suatu relationship 1 : M (hubungan satu ke banyak) M : N (hubungan banyak ke banyak) 1 : 1 (hubungan satu ke satu) Tidak boleh ada hubungan antar relationship 4

5 The Entity Relationship (ER) Model ER Modeling is a top-down approach to database design. Entity Relationship (ER) Diagram A detailed, logical representation of the entities, associations and data elements for an organization or business ERD represents the conceptual database as viewed by end user ERDs depict the ER model s three main components: Entities Attributes Relationships 5

6 Entity-Relationship (ER) Modeling. ER Modeling is a top-down approach to database design. Entity Relationship (ER) Diagram A detailed, logical representation of the entities, associations and data elements for an organization or business Notation uses three main constructs Data entities Relationships Attributes Chen Model & Crow s Foot Model 6

7 Chen Notation Association between the instances of one or more entity types EntityName Verb Phrase AttributeName Person, place, object, event or concept about which data is to be maintained named property or characteristic of an entity Represents a set or collection of objects in the real world that share the same properties 7

8 Entities Refers to the entity set and not to a single entity occurrence Corresponds to a table and not to a row in the relational environment In both the Chen and Crow s Foot models, an entity is represented by a rectangle containing the entity s name Entity name, a noun, is usually written in capital letters 8

9 Entity vs. Entity Set (Entities) Entity Set (Entities) --- Student entity John Smith ( , John Smith, 18, 3.5) Students in ITCS , John Smith, 18, , Jie Zhang, 20, , Anil Jain, 21, 3.8 9

10 Is it an entity? Rules: 1. An entity must be important to the organisation. 2. An entity must have at least one attribute. 3. An entity must occur more than once (there must be more than one customer) 4. Each entity occurrence (record) must be uniquely identifiable (customer id) 10

11 Entities Examples of entities: Person: EMPLOYEE, STUDENT, PATIENT Place: STORE, WAREHOUSE Object: MACHINE, PRODUCT, CAR Event: SALE,REGISTRATION, RENEWAL Concept: ACCOUNT, COURSE Guidelines for naming and defining entity types: An entity type name is a singular noun An entity type should be descriptive and specific An entity name should be concise Event entity types should be named for the result of the event, not the activity or process of the event. 11

12 Attributes Characteristics of entities In Chen model, attributes are represented by ovals and are connected to the entity rectangle with a line Each oval contains the name of the attribute it represents In the Crow s Foot model, the attributes are simply written in the attribute box below the entity rectangle 12

13 Jenis Attribute Composite vs Simple(atomic) Attributes Single-valued vs Multivalued Attributes Stored vs Derived Attributes Null values Key Attribute 13

14 Composite vs Simple (Atomic) Composite attributes dapat dibagi ke subbagian yang lebih kecil dan merepresentasikan attribute yang lebih dasar Simple attributes tidak dapat dibagi Contoh: Alamat -> Jalan, Kota, Propinsi,KodePos, Negara; Jalan -> NoRumah, Jalan Single-valued vs Multivalued Attributes umur -> single-valued notelpon -> multivalued Store vs Derived Attributes umur -> derived attribute dari tgllahir tgllahir -> stored attribute Null values notelpon -> null (jika tidak punya telpon) 14

15 Relationship Manager yang mengelola suatu Department -> hubungan antara Employee dengan Department; manages Department yang mengontrol suatu Project -> hubungan antara entity Department dengan Project; controls Employee yang bekerja pada Department tertentu -> hubungan antara entity Employee dengan Department; works_for Cardinality Ratios untuk relationship biner menggambarkan jumlah instances suatu entity dapat berpartisipasi Contoh: works_for; DEPARTMENT:EMPLOYEE = 1:N Kemungkinan cardinality ratios: 1:1, 1:N, N:1, M:N 15

16 A M C N B Id_A(pk) - dt_a Id_A(fk) Id_B(fk) - Dt_C Id_B(pk) - dt_b A 1 C 1 B Id_A(pk) - dt_a Id_A(fk) Id_B(fk) Id_B(pk) -dt_b -id_a(fk ) A 1 C M B Id_A(pk) - dt_a Id_A(fk) Id_B(fk) Id_B(pk) dt_b -Id_B(fk) 16

17 contoh : 1. Dalam sistem perkuliahan, seorang mahasiswa dapat mengambil lebih dari satu mata kuliah, dan 1 mata kuliah dapat diambil oleh lebih 1 mahasiswa. ERD-nya adalah : Mahaiswa NIM (PK) Alamat M ambil NIM (FK) KdKul (FK) Nilai N Mata kuliah KdKul (PK) Kul sks 2. Dalam sistem kepegawaian, jika asumsi seorang pegawai dapat memegang lebih dari satu jabatan dan satu jabatan hanya dapat dipegang oleh satu pegawai, maka ERD-nya adalah? 17

18 STUDI KASUS 1 Perhatikan contoh 2 formulir masukkan dalam sistem koperasi simpan pinjam berikut : Formulir Anggota Koperasi No. Anggota Alamat Telepon Tempat Lahir Tgl Lahir Formulir Peminjaman Uang : :.. :. :. :. : No. Pinjam : Tanggal : No. Anggota : : Jumlah :.. Frekuensi :. Angsuran/bulan :. Bunga :.. Dalam sistem koperasi simpan pinjam tsb serorang anggota dapat meminjam lebih satu kali jika pinjaman sebelumnya sudah lunas. Buatkan ERD nya! 18

19 Jenis-Jenis Entitas : 1. Weak Entity (Entitas lemah) Terjadi bila sebuah entity tidak memiliki primary key bergantung pada strong key Contoh : Pegawai 1 Isi M Absensi * NIP - - Alamat - tanggal - jum_masuk - jum_keluar Pinjaman * NoPinj - tgl - jum - ferk M angsu r * NoPinj N Angsuran - tglbayar - Jum_Angsur 19

20 Jenis-Jenis Entitas : 2. Agregation (Agregasi) Terjadi bila dua buah entiti yang berlesai akan direlasikan ke entiti lain. Contoh ; Anggota * Noang - - Alamat M pinja m * Noang * NoBuku N Buku * NoBuku - Judul * Noang * NoBuku * Kd_Denda - Jumlah M Kembal i N Denda * Kd_Denda - Jenis 20

21 Jenis-Jenis Entitas : 3. Spesialisasi dan Generalisasi (Is A) Terjadi bila terdapat beberpa atribut pada beberapa entiti dengan Primary Key (PK) yang sama. Contoh : Koleksi Is A * No_Koleksi - Tgl_Beli Buku Skripsi Majalah - Judul - Pengarang - Harga - Judul - NRP - - Edisi - Harga Tetap - GajiPokok - t_anak - t_sehat Pegawai Is A * NIP - Honorer - Upah_Hari - UpahLembur 21

22 2. Logical Data Model (LDM) Berisikan ERD yang didasarkan pada CDM yang ada. LDM menggunakan notasi ERD yang diusulkan oleh James Martin atau dikenal dengan notasi Informastion Engineering. Bentuk LDM ini sudah menyertakan item-item berikut : - Entiti - Kardinalitas - Atribut-atribut key dan non key - Transformasi kardinalitas Many-to-Many dalam CDM ke dalam bentuk Associative Entity MHS NIM (PK) Alamat TmpLahir TglLahir KdJurusan ThnMasuk Status KRS NoKrs (PK1) (FK) NIM (PK2) (FK) ThAkad Semester StatusStudi PilihMK NoKRS (PK1)(FK) KodeMK (PK2)(FK) StatusUlang HMutu 22

23 Notasi LDM Chen Model 1 to represent one. M to represent many 1 M Crow s Foot One many One or one One or many Zero Zero or many 23

24 Derajat Relasi Minimum Menunjukan korespondensi minimum yang boleh terjadi dalam sebuah relasi antar himpunan entitas. Contoh : seorang mahasiswa boleh mengambil banyak mata kuliah sekaligus dan demikian juga sebaliknya (N:N). Faktanya seorang mahasiwa boleh tidak mengambil satu mata kuliah satupun (karena cuti) dan bisa terjadi satu mata kuliah tidak diikuti satu mahasiswa pun. Maka derajat relasi minimumnya sama-sama 0 (nol). Sehingga dalam diagram ER kardinalitasnya dapat dituliskan Mhs : Matakuliah = (0,M) : (0,N). Seorang dosen dimungkinkan tidak mengajar mata kuliah satupun, tetapi satu mata kuliah harus ditentukan dosen yang mengajarkannya : Matakuliah : Dosen = (0,N) : (1:I) 24

25 Lecturer 1 handles M (0,N) (1,1) Class A Lecturer may handle zero or many classes. A class is handled by one and only one Lecturer. Lecturer (1,1) handles (0,N) Class 25

26 Studi Kasus Seorang sales memiliki kode sales dan nama sales membuat nota perminataan. Setiap nota permintaan memiliki nomor nota dan tanggal nota. Nota permintaan digunakan untuk meminta barang. Setiap barang memiliki kode barang dan nama barang. Setiap permintaan terjadi dicatat jumlah barang, nama barang, harga satuan dan total harga. Seorang sales dapat membuat banyak nota dan setiap nota dapat digunakan untuk meminta beberapa barang 26

27 Ketergantungan Fungsional (KF)/ Functional Dependency (FD) Functional Dependency (FD) adalah ketergantungan yang terjadi antara atributatribut dalam suatu entiti. Basis data yang baik, dalam satu entiti/tabel hanya ada 1 ketergantungan fungsional (KF) atau disebut dengan Basis data normal Notasi KF : A B Artinya : atribut B tergantung pada A Contoh : KodeMk Mk (artinya atribut Mk tergantung pada atribut KodeMk) NIM,Alamat,Telp (artinya atribut,alamat, Telp tergantung pada atribut NIM) Dalam format lain Notasi KF dapt dituliskan juga dalam bagan berikut : NIM Alamat Telp NIM Kodemk Mutu 27

28 Dalam hal menyusun supaya basis data menjadi normal maka diperlukan suatu proses normalisasi. Hal-hal yang menjadi acuan dasar dalam proses normalisasi adalah tujuan pembentukan basis data, diantaranya harus menghilangkan hal-hal berikut : 1. pengulangan informasi (redudancy) 2. potensi inkonsistensi data pada operasi update 3. hindari atribut yang tidak perlu disimpan (derive attribut) 4. tersembunyinya informasi tertentu Normalisasi Memperlihatkan langkah-langkah normalisasi yang dilakukan. Diuraikan dalam bentuk notasi dan diagram Ketergantungan Fungsional mapupun nilai majemuk bagi entiti-entiti yang teridentifikasi belum normal serta tahapan normalisasi yang dilakukan 28

29 a. Bentuk Normal Pertama Digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut bernilai ganda atau lebih dikenal dengan multivalued attribut. Entiti harus bernilai atomik. Jika terdapat entiti yanng belum atomik, maka digambarkan penyelesaiannya sehingga menjadi nomal pertama. Berikut diberikan contoh entiti yang belum atomik, karena atribut hobi bisa saja berisi lebih dari satu, sebagai contoh : NIM Hobi NIM NIM Hobi 29

30 b. Bentuk Normal Kedua Digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut non key yang partially functional dependent. Mahaiswa NIM (PK) Alamat M ambil NIM (FK) KdMk (FK) Mk Nilai N Mata kuliah KdMk (PK) Mk sks NIM KdMk Mk Nilai NIM Kodemk Mk Nilai NIM Kodemk Mk Nilai NIM KF-1 KodeMk KF-2 Mk NIM Kodemk KF-3 Nilai 30

31 c. Bentuk Normal Ketiga Digunakan untuk mengidentifikasi atribut-atribut non key yang termasuk atribut hasi proses atribut lain (derived attribut) dan atribut non key yang terkait non key lainnya. Anggota NoAng (PK) Alamat 1 Pinjam Noang (FK) NoPinjam(FK) M Pinjaman NoPinjam (PK) Tanggal NoAnggota (FK) Jumlah Frekuensi Bunga NoPinjam (PK) Tanggal NoAnggota (Fk) Jumlah Frekuensi Bunga NoPinjam Tanggal NoAnggota Jumlah Frekuensi Bunga NoPinjam Tanggal NoAnggota Jumlah Frekuensi Bunga 31

32 Logical Data Model (LDM) Menggambarkan ERD yang sudah mengalami normalisasi. MHS NIM (PK) Alamat TmpLahir TglLahir KdJurusan ThnMasuk Status KRS NoKrs (PK1) (FK) NIM (PK2) (FK) ThAkad Semester StatusStudi PilihMK NoKRS (PK1)(FK) KodeMK (PK2)(FK) StatusUlang HMutu 32

33 Database Schema Menggambarkan LDM yang sudah normal dalam relasi antar entiti (Relational Database) dengan mencantumkan tipe data dari tiap atribut serta status atribut yang PK/FK. Contoh : NIM (PK) Alamat TmpLahir TglLahir KdJurusan ThnMasuk Status MHS Char(10) (PK) Varchar(40) Varchar(60) VarChar(15) DateTime Char(4) Char(4) INT KRS NoKrs (PK) Char(10) (PK) NIM Char(10) (FK) ThAkad Char(9) Semester Char(1) StatusStudi Char(1) PilihMK NoKRS (PK1)(FK) Char(10) KodeMK (PK2)(FK) Char(6) StatusUlang Char(1) HMutu Char(1) 33

34 Spesifikasi Basis Data Berisikan uraian rinci semua tabel yang berada dalam Database Schema. Format spesifikasi basis data : File : Entiti/Tabel Media : Media yang digunakan Isi : Uraian semua atribut yang ada Primary Key : Atribut yang menjadi PK Panjang Record : Panjang sebuah record yg dihitung dari lebar masing-masing atribut Jumlah Record : rata-rata jumlah record per satuan waktu Struktur : No Field Tipe Data Lebar Desimal Keterangan 34

35 Perencanaan Kapasitas Database Untuk setiap tabel jumlahkan field size. Hasilnya adalah panjang record (record size) Untuk setiap tabel, kalikan panjang record dengan jumlah dari entity instance yang ada di dalam (direncanakan). Hasilnya adalah besarnya Tabel (tabel size) Jumlahkan table-size, diperoleh database size Sebgai pilihan, tambahkan buffer slack capacity (mis : 10 %) untuk hal tak terduga. Hasilnya adalah kapasitas database antisipasi 35